Succesvolle moderne ondernemingen worden steeds meer gedreven door data. Grote banken zoals JPMorgan Chase gebruiken bijvoorbeeld prescriptieve analyse in hun fraudedetectiemodellen om het aantal valse positieven (d.w.z. legitieme transacties die als frauduleus zijn gemarkeerd) te verminderen tot 30%. Ondernemingen van elke omvang profiteren van effectief gegevensgebruik, maar ze moeten weten wat voor soort gegevens ze nodig hebben en wat ze er daadwerkelijk mee proberen te doen, of het nu gaat om het voorspellen van de vraag, het anticiperen op risico's of het informeren van een toekomstige beslissing.

Voorspellende en prescriptieve analyse spelen elk een andere rol bij het helpen van ondernemingen om met onzekerheid om te gaan. Maar als je niet begrijpt hoe ze werken of wanneer je ze moet gebruiken, bekom je mogelijk een voorspelling waar je niet op kunt reageren of een strategie die context mist. Hieronder leggen we uit hoe deze twee vormen van analyse verschillen, wanneer ze moeten worden gebruikt en hoe ze slimmere besluitvorming mogelijk maken in realistische ondernemingsscenario's.

Wat staat er in dit artikel?

• Wat is voorspellende analyse?
  
• Wat is prescriptieve analyse?
  
• Waarin verschillen prescriptieve en voorspellende analyse?
  
• Hoe ondernemingen bedrijven voorspellende analyse?
  
• Hoe gebruiken ondernemingen prescriptieve analyse?
  
• Wanneer moet je voorspellende versus prescriptieve analyse gebruiken?
  
• Wat zijn veelvoorkomende toepassingen voor voorspellende analyse?
  

Wat is voorspellende analyse?

Voorspellende analyse gebruikt historische gegevens om resultaten te voorspellen. Ze detecteert patronen in gegevens uit het verleden en past vervolgens statistische modellen en AI toe om in te schatten wat er waarschijnlijk zal gebeuren. Het resultaat is eerder een waarschijnlijkheid dan een zekerheid, maar het is vaak genoeg om betere zakelijke beslissingen te nemen.

Voorbeelden van voorspellende analyse zijn:

• Een winkelier die verkopen voorspelt voor de feestdagen
  
• Een bank die transacties signaleert die mogelijk frauduleus zijn
  
• Een abonnementplatform dat voorspelt welke gebruikers zouden kunnen opzeggen
  

Wat is prescriptieve analyse?

Terwijl voorspellende analyse waarschijnlijke uitkomsten voorspelt, gaat prescriptieve analyse verder: ze beveelt specifieke acties aan op basis van die prognoses. Dit omvat meestal het afwegen van meerdere mogelijke scenario's, het uitvoeren van simulaties en het verfijnen van specifieke resultaten onder beperkingen (bijv. budget, tijd, middelen).

Stel dat je model volgend kwartaal een kastekort voorspelt. Een prescriptief systeem kan aanbevelen om bepaalde uitgaven te verlagen, je marketingbudget aan te passen, of het heronderhandelen van de voorwaarden van leveranciers: acties die specifiek zijn voor je context en gegevens.

Waarin verschillen prescriptieve en voorspellende analyse?

Prescriptieve en voorspellende analyse zijn vaak aan elkaar gekoppeld, omdat de eerste voortbouwt op de tweede. Maar ze dienen verschillende doelen en produceren heel verschillende outputs. Het verschil tussen de twee is belangrijk, vooral wanneer je beslist welke aanpak je wilt toepassen op een probleem in je onderneming. Voorspellende analyse vertelt je wat het meest waarschijnlijke is dat gaat gebeuren, terwijl prescriptieve analyse je vertelt wat de beste actie is die je kan ondernemen.

Een voorspellend model kan ja bijvoorbeeld vertellen dat er een kans van 70% is dat een klant zal vertrekken in de komende maand. Een prescriptief model neemt die prognose, evalueert verschillende opties (bijv. het aanbieden van een korting, het aanpassen van de onboarding-ervaring) en het beveelt de effectiefste manier van handelen aan op basis van waarschijnlijke resultaten, beperkingen en afwegingen.

Op het vlak van functie gaat voorspellende analyse over het inschatten van waarschijnlijkheden met behulp van historische gegevens en patronen. Prescriptieve analyse neemt die waarschijnlijkheden op in een breder beslissingskader. Ze maakt gebruik van methoden zoals simulaties, optimalisatie en scenario-analyse om de effectiefste strategie voor te stellen.

Prescriptieve modellen omvatten vaak een bredere reeks variabelen - realtime gegevens, ondernemingsregels en externe beperkingen - omdat hun doel is om bruikbare volgende stappen te bieden. Terwijl voorspellende analyse een trend kan isoleren, houdt prescriptieve analyse rekening met context, doelstellingen en stroomafwaartse effecten.

Je kunt voorspellende analyse gebruiken om een waarschijnlijke stijging van de vraag naar producten te identificeren. Maar om goed te kunnen reageren, heb je prescriptieve analyse nodig om erachter te komen hoe je de voorraad kunt aanpassen, budget kunt toewijzen of logistiek kunt omleiden om aan die vraag te voldoen met minimale verstoring of kosten.

Hoe gebruiken ondernemingen voorspellende analyse?

Voorspellende analyse geeft ondernemingen de tijd om met vertrouwen te plannen en te handelen. Als je kunt zien wat er waarschijnlijk gaat gebeuren, kun je eerder en slimmer reageren.

Hier lees je hoe je voorspellende analyse kunt gebruiken in ondernemingsactiviteiten.

Sterkere besluitvorming

Op gegevens gebaseerde prognoses helpen de onzekerheid te verminderen. Of je nu bepaalt hoeveel voorraad te bestellen, waar een nieuwe locatie te openen of op welke markt te richten, voorspellende modellen kunnen richtinggevende duidelijkheid bieden.

Vroege waarschuwingen voor risico's

Kredietverstrekkers gebruiken voorspellende analyse om kredietnemers te herkennen die mogelijk in gebreke zullen blijven. Beveiligingsteams gebruiken ze om afwijkingen op te sporen die kunnen duiden op fraude of cyberaanvallen. Door problemen te identificeren voordat ze escaleren, krijg je een waardevol venster voor interventie.

Operationele efficiëntie

Als je weet wat er waarschijnlijk gaat gebeuren, kun je de logistiek en de toewijzing van middelen verbeteren.

Hier zijn enkele voorbeelden van wijzigingen die ondernemingen kunnen aanbrengen op basis van voorspellende analyse:

• Vloten gebruikt voor bezorging kunnen proactief onderhoud plannen voordat ze defect raken.
  
• Winkeliers kunnen de personeelsbezetting of voorraad aanpassen op basis van vraagprognoses.
  
• Fabrikanten kunnen de productie aanpassen aan het verwachte bestellingsvolume.
  

Het resultaat van dit soort veranderingen is meestal minder verspilling, minder verstoringen en hogere marges.

Meer gerichte klantbetrokkenheid

Voorspellende analyse kan aangeven welke klanten het hoogstwaarschijnlijk zullen vertrekken en welke klaar zijn om te upgraden. Met dat inzicht kunnen teams het bereik nauwkeuriger aanpassen door:

• Het versturen van retentieaanbiedingen voordat klanten afrekenen
  
• Producten aanbevelen op basis van aankoopsignalen
  
• Leads prioriteren op basis van de kans op conversie
  

Met voorspellende analyse kun je een beter rendement op je inspanningen behalen en krijgen klanten een relevantere ervaring.

Hoe gebruiken ondernemingen prescriptieve analyse?

Prescriptieve analyse helpt teams actie te ondernemen op basis van hun data. In plaats van patronen te onthullen of resultaten te voorspellen, levert het concrete, op gegevens gebaseerde aanbevelingen die specifiek zijn voor je doelen en beperkingen.

Lees hier wat dat voor je onderneming kan betekenen.

Snellere, meer zelfverzekerde beslissingen

Prescriptieve analyse wijst op specifieke volgende stappen en legt uit waarom ze zinvol zijn. Dit kan beslissingsverlamming verminderen, vooral wanneer er veel op het spel staat of de tijd kort is.

Slimmere toewijzing van middelen

Prescriptieve modellen houden rekening met meerdere factoren en concurrerende prioriteiten om te suggereren hoe je het meeste uit je middelen kunt halen.

Ze kunnen je bijvoorbeeld adviseren om:

• De timing van onderhoud te verbeteren om downtime te verminderen en overmatig onderhoud te vermijden
  
• De voorraad te verdelen over magazijnen om verzendkosten en vertragingen te minimaliseren
  
• Personeelsschema's te rangschikken om te voldoen aan de verwachte vraag per regio of ploeg
  

Deze modellen helpen je slimmere, gegevensgestuurde beslissingen te nemen over hoe je je middelen strategischer kunt gebruiken.

Proactief risicobeheer

Voorspellende analyse signaleert potentiële risico's en prescriptieve analyse vertelt je wat je eraan kunt doen. Deze laatste kan je bijvoorbeeld adviseren om stappen ter verificatie aan te bieden voor transacties met een hoog risico of alternatieve leenstructuren voor aanvragers die niet in aanmerking komen voor standaardvoorwaarden.

Diepere personalisatie

Prescriptieve systemen kunnen bepalen wat de beste actie is die voor elke klant op basis van hun gedrag kan worden ondernomen. Dit helpt je bereik persoonlijker en effectiever te maken, terwijl het giswerk wordt weggenomen. Het is het verschil tussen het sturen van een algemene promotie en het aanbieden van iets waar een klant statistisch gezien waarschijnlijk op precies het juiste moment om geeft.

Wanneer moet je voorspellende versus prescriptieve analyse gebruiken?

Voorspellende en prescriptieve analyse zijn ontworpen voor verschillende soorten kwesties. De juiste om te gebruiken in elke situatie hangt af van het soort inzicht dat je wilt en hoe ontwikkeld je datamogelijkheden zijn.

In sommige gevallen is een betrouwbare prognose alles wat een onderneming nodig heeft. Als je een beslissing over één punt neemt (bijvoorbeeld het instellen van het advertentiebudget voor volgende maand, het schatten van magazijnruimte), kan een voorspellend model voldoende duidelijkheid bieden om verder te gaan. Ondernemingen kunnen voorspellende analyses gebruiken om:

• Te begrijpen wat er waarschijnlijk gaat gebeuren
  
• Trends te ontdekken, potentiële risico's te signaleren of toekomstige omstandigheden te voorspellen
  
• Onzekerheid te verminderen op gebieden zoals klantgedrag, verkoopprognoses, voorraadvraag en financiële risico's
  

Maar naarmate beslissingen complexer worden - met afhankelijkheden, concurrerende prioriteiten of belangrijke financiële gevolgen - heb je een manier nodig om zowel op resultaten te anticiperen als uit opties te kiezen. Voorspellende analyse helpt je bij het beoordelen van compromissen en het vinden van de effectiefste strategie op basis van je werkelijke beperkingen. Ondernemingen kunnen voorspellende analyse gebruiken om:

• Duidelijke, op gegevens gebaseerde aanbevelingen te ontvangen over welke acties je moet ondernemen
  
• Meerdere variabelen, beperkingen of mogelijke compromissen te beheren
  
• Een procedure of resultaat te verbeteren
  

In veel ondernemingsscenario's is de beste werkmethode een combinatie van voorspellende en prescriptieve analyse. Voorspellende analyse markeert een waarschijnlijke gebeurtenis of uitkomst (bijv. vraagpiek, klantverloop, machinestoring). Prescriptieve analyse evalueert vervolgens opties en stelt de effectiefste reactie voor (bijv. voorraad omleiden, [tarieven] aanpassen(https://stripe.com/resources/more/pricing-models-explained-types-of-pricing-models-and-when-to-use-them), servicecontactpunten doen toenemen).

Wat zijn veelvoorkomende toepassingen voor voorspellende analyse?

Voorspellende analyse wordt toegepast in bijna elke branche, wanneer ondernemingen moeten anticiperen op gedrag, vraag of risico's. Hier zijn enkele veelvoorkomende toepassingen in verschillende soorten ondernemingen.

Fraudedetectie en kredietrisico

Financiële instellingen zijn sterk afhankelijk van voorspellende modellen om risico's te beheersen. Systemen voor transactiemonitoring markeren betalingen die er verdacht uitzien op basis van patronen van eerdere fraude. Kredietscoremodellen voorspellen de kans dat een kredietnemer in gebreke blijft bij het nakomen van een lening. Dit helpt kredietverstrekkers om slimmere beslissingen te nemen op het vlak van risico-evaluatie en rentetarieven vast te stellen die de risicoblootstelling weerspiegelen. Deze modellen ontwikkelen zich in realtime en verfijnen zichzelf voortdurend naarmate er nieuwe gegevens beschikbaar worden.

Voorspelling van klantverloop en -retentie

In ondernemingen die een abonnement hebben, helpt voorspellende analyse te signaleren welke klanten waarschijnlijk zullen opzeggen voordat ze dat daadwerkelijk doen. Gebruikspatronen, ondersteuningsinteracties en gedragssignalen (bijv. minder logins, verminderde betrokkenheid) worden meegenomen in modellen voor klantverloop die risico's evalueren op individueel niveau. Marketing- en supportteams kunnen vervolgens proactief ingrijpen met retentieaanbiedingen, gerichte berichten of communicatie over de account.

Productaanbevelingen en personalisatie

Meestal informeren voorspellende systemen de aanbevelingsmachines die je online tegenkomt. Ze analyseren aankoopgeschiedenis, surfgedrag en demografische gegevens om te anticiperen op wat een klant waarschijnlijk zal willen. E-commerce-platforms gebruiken deze modellen om producten aan te bevelen die elke klant het meest geneigd zal zijn te kopen. Mediaplatforms passen vergelijkbare logica toe om shows, afspeellijsten of artikelen aan te bevelen op basis van eerdere kijk- en betrokkenheidspatronen.

Als dit goed wordt gedaan, kan dit zowel de conversie verhogen als de gebruikerservaring verbeteren.

Vraagvoorspelling en voorraadplanning

Winkeliers en toeleveringsketens gebruiken voorspellende modellen om de vraag te voorspellen per product, regio, kanaal en tijdsbestek. Historische verkooptrends, seizoensinvloeden, promotiekalenders en zelfs externe factoren zoals het weer en macro-economische signalen dragen allemaal bij aan de voorspelling. Dit inzicht kan leiden tot nauwkeurigere voorraadaankopen, magazijnplanning en distributielogistiek.

Het doel is om te voorkomen dat de voorraad opraakt, werkkapitaal vrij te maken en te grote hoeveelheden bestellingen te verminderen door het aanbod zo goed mogelijk af te stemmen op de verwachte vraag.

Voorspellend onderhoud

In industrieën zoals productie, logistiek en luchtvaart zijn voorspellende onderhoudsmodellen belangrijk om een hoge uptime te garanderen. Sensoren berekenen gegevens over trillingen, temperatuur, gebruiksuren en andere indicatoren van slijtage. Voorspellende modellen schatten vervolgens de kans op storingen in en bevelen een optimale servicetiming aan.

Hierdoor kunnen teams apparatuur onderhouden net voordat er zich problemen voordoen, waardoor kostbare downtime en onnodig gepland onderhoud worden voorkomen. Dit is een verschuiving van reactieve naar preventieve operaties.